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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "C204",
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"title": "무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험",
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"category": "지휘통제(C2)",
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"level": 3,
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"durationDays": 5,
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"requiredHours": 27.5,
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"status": "COMPLETED",
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"isRecommended": false,
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"summary": "",
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"objectives": "<p>러시아-우크라이나 전쟁에서는 지휘관 명의의 위조 음성·영상과 무전 기만이 실제로 보고되면서, 생성형 AI 시대에 '들리는 목소리가 정말 그 지휘관인가'를 확인하는 일이 지휘망 보안의 새로운 과제가 되었다. 본 프로젝트에서는 실제 음성 대신 탐지 학습용 합성 신호(배음 신호에 진짜 음성의 자연스러운 흔들림과 문헌상 알려진 위조 흔적을 통계적으로 표시한 추상 신호)를 코드로 만들어, 데이터셋 규격 설계, 무전 채널 잡음 모델링과 MFCC·스펙트로그램 전처리, 규칙 기반 Baseline, 신경망 판별 엔진, 진위 신뢰도 점수, C2 보안 상황판, 통신보안관 2차 검증(HITL), 전자전 재밍 스트레스 시험, AAR 재보정, 최종 통합까지 위조 음성 탐지 파이프라인을 단계별로 구현한다. 음성을 생성하거나 변조하는 공격 기법은 다루지 않으며, 오직 수신 측의 탐지·검증 기능만 구현한다. 최종 목표는 잡음이 심한 무전 환경에서도 위조 명령을 놓치지 않고 오경보를 줄이며, 모든 긴급 명령의 진위 확정이 사람의 인증·청음 확인을 거치도록 설계하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"data/schema/c204_input_schema.json (필수)",
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"docs/c204_data_spec.md (필수)",
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"src/preprocess/c204_preprocessor.py (필수)",
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"전처리 전후 데이터셋 (필수)",
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"src/models/c204_baseline_model.py (필수)",
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"기본 추론 결과 보고서 (필수)"
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],
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"constraints": "<h4>부대 보안 및 개인정보 보호</h4><ul><li><p>실제 부대 편성, 위치, 작전 일정, 군번·성명 등 민감 군사보안 및 개인식별정보는 절대 외부 AI에 입력하지 않는다.</p></li><li><p>모든 실습에는 제공된 교육용 가상 데이터셋 및 시뮬레이션 표본만을 활용한다.</p></li></ul><h4>AI 결과와 인간 최종 판단의 구분 (HITL 원칙)</h4><ul><li><p>AI 모델이 제안한 분석값이나 탐지 결과는 참고 지표이며, 최종 승인·보류·교전·배치 명령은 사람이 확정한다.</p></li><li><p>모든 신호·화자·망 ID·수치는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 음성 녹음, 부대명, 호출부호, 주파수, 암호·인증 체계는 사용하지 않는다. 음성 합성·변조(TTS/VC) 등 위조 음성을 만드는 기법은 실습 범위에서 제외하며 탐지 측 기능만 다룬다. 부대 내 무전 녹음·촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 탐지 점수와 등급은 판단 보조이며, 명령의 진위 확정과 전파는 통신보안관의 인증·청음 확인과 지휘계통에 따른다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.</p></li></ul>",
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"evalSummary": "<h4>공통 PASS/FAIL 판정 원칙</h4><ul><li><p><strong>수행 증거:</strong> 요구된 데이터 전처리, 모델 구현, 검증 지표 산출, HITL 워크플로우 증거가 명확한가?</p></li><li><p><strong>판단 근거:</strong> 오경보/미탐 방지, 신뢰도 등급화, 파라미터 튜닝의 군사적·논리적 근거가 타당한가?</p></li><li><p><strong>앞뒤 연결성:</strong> 앞 미션의 스키마·전처리가 뒤 미션의 예측·대시보드·AAR 재보정에 정상 연계되는가?</p></li><li><p><strong>안전성:</strong> 보안 규정 준수, 극단 과부하 상황에서의 Fail-safe 복원력이 확보되었는가?</p></li></ul><h4>프로젝트 완료 조건</h4><p>10개 미션 전체에서 요구되는 필수([필수]) 평가 기준을 모두 PASS해야 프로젝트 최종 PASS로 판정한다.</p>",
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"prerequisites": "기본 프로그래밍 지식 및 지휘통제(C2) 데이터 분석 기초",
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"refFiles": [],
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"refText": "",
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"projectSkills": [
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_지휘통제(C2)_문제분석",
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"level": 3,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "지휘통제(C2) 문제분석"
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},
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_지휘통제(C2)_대안도출",
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"level": 2,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "지휘통제(C2) 대안도출"
|
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},
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{
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"skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
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"level": 3,
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"category": "데이터분석검증",
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"subCategory": "AI 결과 검증"
|
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},
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{
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"skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
|
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"level": 2,
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"category": "AI활용역량",
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"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
|
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},
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{
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"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
|
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"level": 3,
|
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"category": "전술의사결정",
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"subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
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}
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],
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"prerequisiteVods": [],
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"missions": [
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{
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"id": "C204_M01",
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"sequence": 1,
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"title": "전술 무전 음성 통신 환경 분석 및 딥페이크/스푸핑 음성 데이터셋 규격 설계",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>전술 무전 환경과 생성형 AI 음성 위조(TTS/VC)·녹음 재생 위협을 탐지 단서 관점에서 정리하고, 무전 음성 클립 데이터셋의 입력 규격과 검증기를 만든다.</p>",
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"objectives": "<p>진짜·TTS 의심·VC 의심·재생 의심 4개 라벨과 유형별 탐지 단서를 표로 정리한다. 클립 정보(망 ID, 주장 화자, 긴급도), 채널 조건(대역, 코덱, SNR, 끊김 비율), 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연, 전자전 재밍 여부)를 포함한 스키마를 작성한다. 가상 샘플 20건을 검증하고 형식·허용값·범위·누락·자료형 오류와 업무 규칙 위반을 일부러 넣어 검증기가 모두 잡는지 확인한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전술 무전 음성 통신 환경과 생성형 AI 기반 음성 합성(TTS/VC) 스푸핑 위협을 분석하고 데이터셋 규격을 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>전술 무전 환경과 생성형 AI 음성 위조(TTS/VC)·녹음 재생 위협을 탐지 단서 관점에서 정리하고, 무전 음성 클립 데이터셋의 입력 규격과 검증기를 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>진짜·TTS 의심·VC 의심·재생 의심 4개 라벨과 유형별 탐지 단서를 표로 정리하고 규격화하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>data/schema/c204_input_schema.json 및 docs/c204_data_spec.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/C204/c204_m01_dataset.json",
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"/uploads/C204/c204_m01_sample.md"
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],
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m01_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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"techStack": [
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"지휘통제(C2)",
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"코딩형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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],
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"deliverables": [
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||||
"data/schema/c204_input_schema.json (필수)",
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"docs/c204_data_spec.md (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전술 무전 음성 통신 환경 분석 및 딥페이크/스푸핑 음성 데이터셋 규격 설계] 요구된 핵심 성능 기준(스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건 기준을 충족하고 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 지휘통제(C2) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지휘통제(C2) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성이 논리적으로 검증되었으며 JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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],
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"evaluationTypes": [
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"REQUIRED",
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"REQUIRED"
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],
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"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 지휘통제(C2) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료</p></li><li><p>검증 방법: JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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],
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"rules": [
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||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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||||
],
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||||
"forbid": [
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||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
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||||
]
|
||||
},
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||||
"guideSteps": [
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{
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"step": 1,
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"problem": "M1 코드를 실행해 위협 유형별 탐지 단서 표를 읽고, 무전 채널이 단서를 가리는 이유를 ...",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 위협 유형별 탐지 단서 표를 읽고, 무전 채널이 단서를 가리는 이유를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 위협 유형별 탐지 단서 표를 읽고, 무전 채널이 단서를 가리는 이유를 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 6종 모두 검출 라벨 4종(bonafide, tts_art, vc_art, replay)과 채널·전술 필드가 명세에 정리됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 위협 유형별 탐지 단서 표를 읽고, 무전 채널이 단서를 가리는 이유를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 위협 유형별 탐지 단서 표를 읽고, 무전 채널이 단서를 가리는 이유를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 6종 모두 검출 라벨 4종(bonafide, tts_art, vc_art, replay)과 채널·전술 필드가 명세에 정리됨)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
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},
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{
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"step": 2,
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"problem": "정상 샘플 20건 검증 결과와 오류 주입 6건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정상 샘플 20건 검증 결과와 오류 주입 6건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정상 샘플 20건 검증 결과와 오류 주입 6건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 6종 모두 검출 라벨 4종(bonafide, tts_art, vc_art, replay)과 채널·전술 필드가 명세에 정리됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정상 샘플 20건 검증 결과와 오류 주입 6건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정상 샘플 20건 검증 결과와 오류 주입 6건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 6종 모두 검출 라벨 4종(bonafide, tts_art, vc_art, replay)과 채널·전술 필드가 명세에 정리됨)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연·재밍 여부 필드가 있는지 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연·재밍 여부 필드가 있는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연·재밍 여부 필드가 있는지 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 6종 모두 검출 라벨 4종(bonafide, tts_art, vc_art, replay)과 채널·전술 필드가 명세에 정리됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연·재밍 여부 필드가 있는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연·재밍 여부 필드가 있는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 6종 모두 검출 라벨 4종(bonafide, tts_art, vc_art, replay)과 채널·전술 필드가 명세에 정리됨)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>스키마에 송신 거리(tx_distance_km, 0~100) 필드를 추가하고 범위를 벗어난 값을 넣어 검출되는지 확인해 본다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "C204_M02",
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||||
"sequence": 2,
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||||
"title": "무전 잡음(전술 배경소음, 주파수 감쇄) 모델링 및 음향 특징(MFCC/스펙트로그램) 전처리 구현",
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||||
"durationHours": 2.0,
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||||
"overview": "<p>무전기의 주파수 대역 제한과 전장 소음을 모델링하고, 끊김·충격 잡음을 정제한 뒤 MFCC·스펙트로그램 특징을 뽑는 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>300~3400Hz 대역 제한, 배경 잡음(SNR), 차량형 저주파 소음, 충격성 잡음, 신호 끊김, 포화를 모형화한다. 끊김 구간 검출, 충격 잡음 제한, 상황별(평시·야간·악천후) 스펙트럼 차감 배수 선택, 정규화를 거쳐 MFCC 13차와 스펙트로그램을 계산한다. 처리 속도와 깨끗한 신호 대비 특징 왜곡 감소를 측정하고 단위 테스트 5종으로 검증한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>무전기 특유의 주파수 대역 제한 및 전장 소음을 모델링하고 음향 특징(MFCC, 스펙트로그램) 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>무전기의 주파수 대역 제한과 전장 소음을 모델링하고, 끊김·충격 잡음을 정제한 뒤 MFCC·스펙트로그램 특징을 뽑는 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>300~3400Hz 대역 제한, 배경 잡음(SNR), 차량형 저주파 소음, 충격성 잡음, 신호 끊김, 포화를 모형화 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/preprocess/c204_preprocessor.py 및 전처리 전후 데이터셋</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
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||||
"materials": [
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||||
"/uploads/C204/c204_m02_dataset.json",
|
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"/uploads/C204/c204_m02_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m02_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"지휘통제(C2)",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/preprocess/c204_preprocessor.py (필수)",
|
||||
"전처리 전후 데이터셋 (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[무전 잡음(전술 배경소음, 주파수 감쇄) 모델링 및 음향 특징(MFCC/스펙트로그램) 전처리 구현] 요구된 핵심 성능 기준(데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0% 기준을 충족하고 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성이 논리적으로 검증되었으며 pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
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||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%</p></li><li><p>진행 기준: 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과</p></li><li><p>검증 방법: pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
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||||
"step": 1,
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||||
"problem": "M2 코드를 실행해 처리 속도와 오류율을 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 오류율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 오류율을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>처리 속도 약 3만 프레임/초 이상(목표 1,000건/초 달성), 오류율 0% 악천후(충격 잡음) 특징 왜곡 약 46% 개선, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 오류율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 오류율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 약 3만 프레임/초 이상(목표 1,000건/초 달성), 오류율 0% 악천후(충격 잡음) 특징 왜곡 약 46% 개선, 단위 테스트 5/5 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "상황별(평시·야간·악천후) 특징 왜곡 전후 값과 선택된 스펙트럼 차감 배수를 비교한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>상황별(평시·야간·악천후) 특징 왜곡 전후 값과 선택된 스펙트럼 차감 배수를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>상황별(평시·야간·악천후) 특징 왜곡 전후 값과 선택된 스펙트럼 차감 배수를 비교한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>처리 속도 약 3만 프레임/초 이상(목표 1,000건/초 달성), 오류율 0% 악천후(충격 잡음) 특징 왜곡 약 46% 개선, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>상황별(평시·야간·악천후) 특징 왜곡 전후 값과 선택된 스펙트럼 차감 배수를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>상황별(평시·야간·악천후) 특징 왜곡 전후 값과 선택된 스펙트럼 차감 배수를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 약 3만 프레임/초 이상(목표 1,000건/초 달성), 오류율 0% 악천후(충격 잡음) 특징 왜곡 약 46% 개선, 단위 테스트 5/5 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "단위 테스트 5종의 PASS 여부를 기록한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>단위 테스트 5종의 PASS 여부를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>단위 테스트 5종의 PASS 여부를 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>처리 속도 약 3만 프레임/초 이상(목표 1,000건/초 달성), 오류율 0% 악천후(충격 잡음) 특징 왜곡 약 46% 개선, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>단위 테스트 5종의 PASS 여부를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>단위 테스트 5종의 PASS 여부를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 약 3만 프레임/초 이상(목표 1,000건/초 달성), 오류율 0% 악천후(충격 잡음) 특징 왜곡 약 46% 개선, 단위 테스트 5/5 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>충격 잡음 비율(impulse)을 2배로 올려 실행하고, 끊김 검출 수와 특징 왜곡 개선율이 어떻게 바뀌는지 기록한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "C204_M03",
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||||
"sequence": 3,
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||||
"title": "음향 스펙트럼 분석 기반 1차 무전 음성 변조 탐지 Baseline 모델 구현",
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||||
"durationHours": 2.5,
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||||
"overview": "<p>음향 스펙트럼 단서를 진짜 음성 기준 분포와 비교하는 규칙 기반 1차 위조 탐지 Baseline을 구현한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>고주파 에너지 비율, 프레임 경계 흔적, 배음 대 잡음비, 스펙트럼 평탄도, 저역 에너지, 등록 화자 유사도 6개 단서를 계산한다. 진짜 음성 200개로 단서별 정상 경계(3% 분위수)를 정하고, 하나라도 벗어나면 위조 의심으로 판정한다. 400클립 기본 데이터셋에서 정확도·재현율·오경보율·지연을 구하고, 유형별로 어떤 단서가 걸렸는지와 SNR 구간별 한계를 기록한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>음향 스펙트럼 분석 기반 1차 무전 음성 변조 및 위조 탐지 Baseline 모델을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>음향 스펙트럼 단서를 진짜 음성 기준 분포와 비교하는 규칙 기반 1차 위조 탐지 Baseline을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>고주파 에너지 비율, 프레임 경계 흔적, 배음 대 잡음비, 스펙트럼 평탄도, 저역 에너지, 등록 화자 유사도 6개 단서 산출하고 모델에 적용하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/models/c204_baseline_model.py 및 기본 추론 결과 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/C204/c204_m03_dataset.json",
|
||||
"/uploads/C204/c204_m03_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m03_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
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||||
"지휘통제(C2)",
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"코딩형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
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||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/models/c204_baseline_model.py (필수)",
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||||
"기본 추론 결과 보고서 (필수)"
|
||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[음향 스펙트럼 분석 기반 1차 무전 음성 변조 탐지 Baseline 모델 구현] 요구된 핵심 성능 기준(기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성 기준을 충족하고 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성이 논리적으로 검증되었으며 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성</p></li><li><p>진행 기준: 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성</p></li><li><p>검증 방법: 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M3 코드를 실행해 진짜 음성 기준으로 정한 단서별 경계값을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 진짜 음성 기준으로 정한 단서별 경계값을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 진짜 음성 기준으로 정한 단서별 경계값을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>탐지 정확도 78.8%(목표 75% 달성), 재현율 74.0%, 오경보율 16.8% tts_art 100% 판정, replay 30.5%만 판정(가장 약한 유형)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 진짜 음성 기준으로 정한 단서별 경계값을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 진짜 음성 기준으로 정한 단서별 경계값을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(탐지 정확도 78.8%(목표 75% 달성), 재현율 74.0%, 오경보율 16.8% tts_art 100% 판정, replay 30.5%만 판정(가장 약한 유형))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "400클립 정확도·재현율·오경보율과 유형별로 주로 걸린 단서를 표로 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>400클립 정확도·재현율·오경보율과 유형별로 주로 걸린 단서를 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>400클립 정확도·재현율·오경보율과 유형별로 주로 걸린 단서를 표로 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>탐지 정확도 78.8%(목표 75% 달성), 재현율 74.0%, 오경보율 16.8% tts_art 100% 판정, replay 30.5%만 판정(가장 약한 유형)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>400클립 정확도·재현율·오경보율과 유형별로 주로 걸린 단서를 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>400클립 정확도·재현율·오경보율과 유형별로 주로 걸린 단서를 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(탐지 정확도 78.8%(목표 75% 달성), 재현율 74.0%, 오경보율 16.8% tts_art 100% 판정, replay 30.5%만 판정(가장 약한 유형))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "SNR 구간별 정확도·오경보율로 Baseline의 한계를 설명한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>SNR 구간별 정확도·오경보율로 Baseline의 한계를 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>SNR 구간별 정확도·오경보율로 Baseline의 한계를 설명한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>탐지 정확도 78.8%(목표 75% 달성), 재현율 74.0%, 오경보율 16.8% tts_art 100% 판정, replay 30.5%만 판정(가장 약한 유형)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>SNR 구간별 정확도·오경보율로 Baseline의 한계를 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>SNR 구간별 정확도·오경보율로 Baseline의 한계를 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(탐지 정확도 78.8%(목표 75% 달성), 재현율 74.0%, 오경보율 16.8% tts_art 100% 판정, replay 30.5%만 판정(가장 약한 유형))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>fit_rules의 분위수 q를 0.03에서 0.01로 바꿔 오경보율과 재현율이 어떻게 바뀌는지 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "C204_M04",
|
||||
"sequence": 4,
|
||||
"title": "음성 합성 인공지능(TTS/VC) 아티팩트 및 위조 음성 판별 딥러닝 탐지 엔진 고도화",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>음향 특징과 화자 유사도를 입력으로 하는 신경망(MLP) 위조 음성 판별 엔진을 학습하고, 복합 위협 시나리오에서 성능과 오경보 패턴을 검증한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>MFCC 평균·표준편차, 고주파·저역 비율, 평탄도, 흔들림, HNR, 프레임 경계 흔적, 화자 유사도 35개 특징으로 신경망을 학습한다. 위조 유형과 채널 조건(저SNR, 충격 잡음, 끊김, 재밍, 포화)을 섞은 복합 위협 시나리오 10종에서 재현율과 단일 클립 처리 지연을 측정한다. 진짜 음성을 조건별로 넣어 오경보가 많이 나는 패턴을 찾고 특징 공간 보완 방향을 정한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>딥러닝 기반 딥페이크 음성 아티팩트 정밀 탐지 및 화자 고유 생체 음향 특징 검증 모델을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>음향 특징과 화자 유사도를 입력으로 하는 신경망(MLP) 위조 음성 판별 엔진을 학습하고, 복합 위협 시나리오에서 성능과 오경보 패턴을 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>MFCC 평균·표준편차, 고주파·저역 비율, 평탄도, 흔들림, HNR, 프레임 경계 흔적, 화자 유사도 35개 특징으로 신경망을 학습 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/models/c204_advanced_detector.py 및 예외 탐지 테스트 결과</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/C204/c204_m04_dataset.json",
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||||
"/uploads/C204/c204_m04_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m04_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
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||||
"지휘통제(C2)",
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||||
"코딩형",
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||||
"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
|
||||
],
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||||
"deliverables": [
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||||
"src/models/c204_advanced_detector.py (필수)",
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||||
"예외 탐지 테스트 결과 (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[음성 합성 인공지능(TTS/VC) 아티팩트 및 위조 음성 판별 딥러닝 탐지 엔진 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하 기준을 충족하고 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성이 논리적으로 검증되었으며 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하</p></li><li><p>진행 기준: 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M4 코드를 실행해 신경망 학습 데이터 구성(진짜·위조 수, 특징 수)을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 신경망 학습 데이터 구성(진짜·위조 수, 특징 수)을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 신경망 학습 데이터 구성(진짜·위조 수, 특징 수)을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>복합 위협 평균 재현율 96.2%, 시나리오 10/10 통과, 단일 클립 지연 수 ms(목표 200ms 이하) 오경보 유발 패턴: 단일톤 재밍(31.7%)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 신경망 학습 데이터 구성(진짜·위조 수, 특징 수)을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 신경망 학습 데이터 구성(진짜·위조 수, 특징 수)을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(복합 위협 평균 재현율 96.2%, 시나리오 10/10 통과, 단일 클립 지연 수 ms(목표 200ms 이하) 오경보 유발 패턴: 단일톤 재밍(31.7%))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "복합 위협 시나리오 10종의 재현율과 PASS/FAIL을 기록한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>복합 위협 시나리오 10종의 재현율과 PASS/FAIL을 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>복합 위협 시나리오 10종의 재현율과 PASS/FAIL을 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>복합 위협 평균 재현율 96.2%, 시나리오 10/10 통과, 단일 클립 지연 수 ms(목표 200ms 이하) 오경보 유발 패턴: 단일톤 재밍(31.7%)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>복합 위협 시나리오 10종의 재현율과 PASS/FAIL을 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>복합 위협 시나리오 10종의 재현율과 PASS/FAIL을 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(복합 위협 평균 재현율 96.2%, 시나리오 10/10 통과, 단일 클립 지연 수 ms(목표 200ms 이하) 오경보 유발 패턴: 단일톤 재밍(31.7%))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "채널 조건별 진짜 음성 오경보율에서 가장 높은 조건을 찾고 보완 방향을 적는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>채널 조건별 진짜 음성 오경보율에서 가장 높은 조건을 찾고 보완 방향을 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>채널 조건별 진짜 음성 오경보율에서 가장 높은 조건을 찾고 보완 방향을 적는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>복합 위협 평균 재현율 96.2%, 시나리오 10/10 통과, 단일 클립 지연 수 ms(목표 200ms 이하) 오경보 유발 패턴: 단일톤 재밍(31.7%)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>채널 조건별 진짜 음성 오경보율에서 가장 높은 조건을 찾고 보완 방향을 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>채널 조건별 진짜 음성 오경보율에서 가장 높은 조건을 찾고 보완 방향을 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(복합 위협 평균 재현율 96.2%, 시나리오 10/10 통과, 단일 클립 지연 수 ms(목표 200ms 이하) 오경보 유발 패턴: 단일톤 재밍(31.7%))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>학습 데이터에 jam_tone=0.5 조건 진짜·위조 클립 200개를 추가해 재학습하고 재밍 조건 오경보율 변화를 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "C204_M05",
|
||||
"sequence": 5,
|
||||
"title": "전장 소음 환경 오탐 방지 및 무전 화자 진위 신뢰도 점수 산출 모듈 구현",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>채널 품질을 반영한 보정 모델로 무전 화자 진위 신뢰도 점수와 High/Med/Low 등급을 산출해 전장 소음 속 오경보를 줄인다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>추정 SNR, 단일톤 재밍 지수, 끊김 비율 등 채널 품질 특징을 더하고 잡음 조건을 섞어 학습한 뒤 로지스틱 보정으로 점수를 확률화한다. 품질이 나쁜 채널의 High 판정은 한 단계 낮춰 사람이 확인하게 한다. 기존 판별기 대비 오경보율 감축, ROC-AUC, 임계값 민감도를 비교하고, 같은 음성에 다른 잡음을 5회 넣어 등급 일관성을 측정한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전술 잡음 속에서 오탐을 최소화하고 음성 진위 신뢰도 점수를 산출하는 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>채널 품질을 반영한 보정 모델로 무전 화자 진위 신뢰도 점수와 High/Med/Low 등급을 산출해 전장 소음 속 오경보를 줄인다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>추정 SNR, 단일톤 재밍 지수, 끊김 비율 등 채널 품질 특징을 더하고 잡음 조건을 섞어 학습한 뒤 로지스틱 보정으로 점수를 확률화 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/verification/c204_confidence_engine.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/C204/c204_m05_dataset.json",
|
||||
"/uploads/C204/c204_m05_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m05_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"지휘통제(C2)",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/verification/c204_confidence_engine.py (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전장 소음 환경 오탐 방지 및 무전 화자 진위 신뢰도 점수 산출 모듈 구현] 요구된 핵심 성능 기준(오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상 기준을 충족하고 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법: ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M5 코드를 실행해 기존 판별기와 보정 엔진의 오경보율·탐지율·ROC-AUC를 비교한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 기존 판별기와 보정 엔진의 오경보율·탐지율·ROC-AUC를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 기존 판별기와 보정 엔진의 오경보율·탐지율·ROC-AUC를 비교한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>즉시 경보 오경보율 27.6% -> 0.0%(감축 100%, 목표 40% 달성) ROC-AUC 0.822 -> 0.995, 등급 일관성 96.7%(목표 90% 달성)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 기존 판별기와 보정 엔진의 오경보율·탐지율·ROC-AUC를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 기존 판별기와 보정 엔진의 오경보율·탐지율·ROC-AUC를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(즉시 경보 오경보율 27.6% -> 0.0%(감축 100%, 목표 40% 달성) ROC-AUC 0.822 -> 0.995, 등급 일관성 96.7%(목표 90% 달성))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "등급 분포(High/Med/Low)를 진짜·위조로 나누어 보고 등급별 조치 기준을 정리한다...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>등급 분포(High/Med/Low)를 진짜·위조로 나누어 보고 등급별 조치 기준을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>등급 분포(High/Med/Low)를 진짜·위조로 나누어 보고 등급별 조치 기준을 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>즉시 경보 오경보율 27.6% -> 0.0%(감축 100%, 목표 40% 달성) ROC-AUC 0.822 -> 0.995, 등급 일관성 96.7%(목표 90% 달성)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>등급 분포(High/Med/Low)를 진짜·위조로 나누어 보고 등급별 조치 기준을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>등급 분포(High/Med/Low)를 진짜·위조로 나누어 보고 등급별 조치 기준을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(즉시 경보 오경보율 27.6% -> 0.0%(감축 100%, 목표 40% 달성) ROC-AUC 0.822 -> 0.995, 등급 일관성 96.7%(목표 90% 달성))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "임계값 민감도 표와 등급 일관성 결과를 기록한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>임계값 민감도 표와 등급 일관성 결과를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>임계값 민감도 표와 등급 일관성 결과를 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>즉시 경보 오경보율 27.6% -> 0.0%(감축 100%, 목표 40% 달성) ROC-AUC 0.822 -> 0.995, 등급 일관성 96.7%(목표 90% 달성)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>임계값 민감도 표와 등급 일관성 결과를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>임계값 민감도 표와 등급 일관성 결과를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(즉시 경보 오경보율 27.6% -> 0.0%(감축 100%, 목표 40% 달성) ROC-AUC 0.822 -> 0.995, 등급 일관성 96.7%(목표 90% 달성))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>High 기준(0.8)을 0.6으로 낮췄을 때 진짜 음성의 High 비율과 위조 High 비율이 어떻게 바뀌는지 확인하고 적정 기준을 제안한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
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||||
{
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||||
"id": "C204_M06",
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||||
"sequence": 6,
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||||
"title": "실시간 무전 음성 위조 경보 및 스펙트로그램 시각화 C2 보안 인터페이스 구현",
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"durationHours": 2.5,
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||||
"overview": "<p>모의 무전 송신 스트림을 받아 위조 점수와 등급을 실시간 갱신하는 야간 모드 C2 음성 보안 상황판을 구현한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>송신 1건마다 스펙트로그램, 점수 추이, 등급 집계, 경보 목록 4개 패널을 갱신하고 High 경보는 빨간 테두리로 강조한다. 화면 갱신 시간과 경보 목록에서 한 건을 골랐을 때 판정 근거(상위 단서 3개)를 보여 주는 응답 시간을 측정한다. 야간 운용을 고려해 어두운 배경과 경보 색상 체계를 적용한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>실시간 음성 스푸핑 경보 및 음향 스펙트로그램 가시화 C2 보안 모니터링 UI를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>모의 무전 송신 스트림을 받아 위조 점수와 등급을 실시간 갱신하는 야간 모드 C2 음성 보안 상황판을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>송신 1건마다 스펙트로그램, 점수 추이, 등급 집계, 경보 목록 4개 패널을 갱신하고 High 경보는 빨간 테두리로 강조 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/ui/c204_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
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||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/C204/c204_m06_dataset.json",
|
||||
"/uploads/C204/c204_m06_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m06_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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"techStack": [
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||||
"지휘통제(C2)",
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"코딩형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
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||||
],
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||||
"deliverables": [
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||||
"src/ui/c204_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트) (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[실시간 무전 음성 위조 경보 및 스펙트로그램 시각화 C2 보안 인터페이스 구현] 요구된 핵심 성능 기준(화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내 기준을 충족하고 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도이 논리적으로 검증되었으며 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
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||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내</p></li><li><p>진행 기준: 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동</p></li><li><p>검증 방법: 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M6 코드를 실행해 상황판 4개 패널과 최근 송신 8건 표를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 상황판 4개 패널과 최근 송신 8건 표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 상황판 4개 패널과 최근 송신 8건 표를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>패널 4종 24회 갱신, 갱신 최대 1초 이내, 선택 응답 수 ms(목표 100ms 이내) 위조 12건 중 경보 12건, 진짜 12건 중 경보 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 상황판 4개 패널과 최근 송신 8건 표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 상황판 4개 패널과 최근 송신 8건 표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(패널 4종 24회 갱신, 갱신 최대 1초 이내, 선택 응답 수 ms(목표 100ms 이내) 위조 12건 중 경보 12건, 진짜 12건 중 경보 0건)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "화면 갱신 시간(최대·평균)과 선택 응답 시간을 기록한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>화면 갱신 시간(최대·평균)과 선택 응답 시간을 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>화면 갱신 시간(최대·평균)과 선택 응답 시간을 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>패널 4종 24회 갱신, 갱신 최대 1초 이내, 선택 응답 수 ms(목표 100ms 이내) 위조 12건 중 경보 12건, 진짜 12건 중 경보 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>화면 갱신 시간(최대·평균)과 선택 응답 시간을 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>화면 갱신 시간(최대·평균)과 선택 응답 시간을 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(패널 4종 24회 갱신, 갱신 최대 1초 이내, 선택 응답 수 ms(목표 100ms 이내) 위조 12건 중 경보 12건, 진짜 12건 중 경보 0건)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "선택 예시의 상위 단서 3개를 보고 운용자에게 어떻게 설명할지 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>선택 예시의 상위 단서 3개를 보고 운용자에게 어떻게 설명할지 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>선택 예시의 상위 단서 3개를 보고 운용자에게 어떻게 설명할지 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>패널 4종 24회 갱신, 갱신 최대 1초 이내, 선택 응답 수 ms(목표 100ms 이내) 위조 12건 중 경보 12건, 진짜 12건 중 경보 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>선택 예시의 상위 단서 3개를 보고 운용자에게 어떻게 설명할지 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>선택 예시의 상위 단서 3개를 보고 운용자에게 어떻게 설명할지 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(패널 4종 24회 갱신, 갱신 최대 1초 이내, 선택 응답 수 ms(목표 100ms 이내) 위조 12건 중 경보 12건, 진짜 12건 중 경보 0건)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>스트림의 SNR 범위를 (2, 10)으로 바꿔 실행하고 Med 등급과 경보 목록이 어떻게 달라지는지 관찰한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "C204_M07",
|
||||
"sequence": 7,
|
||||
"title": "지휘관 긴급 음성 명령 수신 시 통신관 HITL 2차 육안/청음 검증 절차 설계",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>지휘관 명의 긴급 음성 명령이 들어오면 통신보안관이 인증 질의응답과 청음으로 2차 확인한 뒤에만 전파하는 HITL 검증 절차를 설계한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>긴급 명령은 탐지 점수와 무관하게 검증 대기열에 올리고 등급·점수 순으로 검토 순서를 정한다. 확인(전파)은 가상 챌린지-응답 인증 통과, 청음 확인, 근거 기록이 있어야 하며 High 등급은 다른 검토자의 교차 확인을 요구한다. 보류 기한을 넘기면 자동 처리 대신 상급 통제관에게 상신하고, 모든 결정과 지휘관 피드백을 해시 체인 감사 로그에 남겨 위·변조를 검출한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>지휘관 긴급 음성 명령 수신 시 통신보안관이 2차 확인 및 암호 인증을 수행하는 HITL 절차를 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>지휘관 명의 긴급 음성 명령이 들어오면 통신보안관이 인증 질의응답과 청음으로 2차 확인한 뒤에만 전파하는 HITL 검증 절차를 설계한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>긴급 명령은 탐지 점수와 무관하게 검증 대기열에 올리고 등급·점수 순으로 검토 순서를 정 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/hitl/c204_approval_workflow.py 및 docs/c204_hitl_guide.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/C204/c204_m07_dataset.json",
|
||||
"/uploads/C204/c204_m07_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m07_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"지휘통제(C2)",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/hitl/c204_approval_workflow.py (필수)",
|
||||
"docs/c204_hitl_guide.md (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[지휘관 긴급 음성 명령 수신 시 통신관 HITL 2차 육안/청음 검증 절차 설계] 요구된 핵심 성능 기준(인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100% 기준을 충족하고 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성이 논리적으로 검증되었으며 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증</p></li><li><p>검증 방법: 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M7 코드를 실행해 검토 순서와 자동 전파 0건을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 자동 전파 0건을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 자동 전파 0건을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>자동 전파 0건, 규칙 위반 차단 5건, 로깅 성공률 100% 보류 기한 초과 U02 상신, 8번째 기록 변조 검출(False, 8)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 자동 전파 0건을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 자동 전파 0건을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 전파 0건, 규칙 위반 차단 5건, 로깅 성공률 100% 보류 기한 초과 U02 상신, 8번째 기록 변조 검출(False, 8))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
|
||||
},
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||||
{
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||||
"step": 2,
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||||
"problem": "차단된 규칙 위반 5건(인증 없는 전파, ID 누락, 허용되지 않은 조치, 근거 부족, H...",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>차단된 규칙 위반 5건(인증 없는 전파, ID 누락, 허용되지 않은 조치, 근거 부족, High 단독 확인)을 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>차단된 규칙 위반 5건(인증 없는 전파, ID 누락, 허용되지 않은 조치, 근거 부족, High 단독 확인)을 표로 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>자동 전파 0건, 규칙 위반 차단 5건, 로깅 성공률 100% 보류 기한 초과 U02 상신, 8번째 기록 변조 검출(False, 8)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>차단된 규칙 위반 5건(인증 없는 전파, ID 누락, 허용되지 않은 조치, 근거 부족, High 단독 확인)을 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>차단된 규칙 위반 5건(인증 없는 전파, ID 누락, 허용되지 않은 조치, 근거 부족, High 단독 확인)을 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 전파 0건, 규칙 위반 차단 5건, 로깅 성공률 100% 보류 기한 초과 U02 상신, 8번째 기록 변조 검출(False, 8))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
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},
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{
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||||
"step": 3,
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||||
"problem": "처리 결과표와 감사 로그 검증·변조 검출 결과를 기록한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>처리 결과표와 감사 로그 검증·변조 검출 결과를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>처리 결과표와 감사 로그 검증·변조 검출 결과를 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>자동 전파 0건, 규칙 위반 차단 5건, 로깅 성공률 100% 보류 기한 초과 U02 상신, 8번째 기록 변조 검출(False, 8)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>처리 결과표와 감사 로그 검증·변조 검출 결과를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>처리 결과표와 감사 로그 검증·변조 검출 결과를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 전파 0건, 규칙 위반 차단 5건, 로깅 성공률 100% 보류 기한 초과 U02 상신, 8번째 기록 변조 검출(False, 8))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"step": 4,
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||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>Med 등급 확인에도 교차 확인을 요구하도록 규칙을 바꾸고, 평균 검토 대기 시간에 미치는 영향을 토의한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"id": "C204_M08",
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||||
"sequence": 8,
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||||
"title": "전자전 재밍 및 잡음 혼입 환경 모의 딥페이크 탐지 한계치 스트레스 테스트",
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||||
"durationHours": 3.5,
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||||
"overview": "<p>전자전 재밍과 심한 잡음 환경에서 위조 탐지 성능의 한계점을 찾고, 트래픽 급증 부하에서도 안전하게 동작하는지 시험한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>SNR과 단일톤 재밍 세기를 단계적으로 높이며 정확도·재현율·오경보율 곡선을 그려 판정 불가 구간을 정한다. 무전 트래픽을 평시의 5배로 늘리고 손상 입력을 섞어 처리·격리·유실·다운 건수와 메모리 증가를 측정한다. 처리 지연 상황에서는 기능 축소 모드로 전환해 유실 없이 사람 확인으로 넘기는지 확인하고 병목 함수를 프로파일링한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전자전 재밍 및 심한 잡음 혼입 환경을 모의하여 딥페이크 탐지 성능 한계치 스트레스 테스트를 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>전자전 재밍과 심한 잡음 환경에서 위조 탐지 성능의 한계점을 찾고, 트래픽 급증 부하에서도 안전하게 동작하는지 시험한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>SNR과 단일톤 재밍 세기를 단계적으로 높이며 정확도·재현율·오경보율 곡선을 그려 판정 불가 구간을 정 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>tests/c204_stress_test.py 및 스트레스 테스트 분석 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
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||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/C204/c204_m08_dataset.json",
|
||||
"/uploads/C204/c204_m08_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m08_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
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||||
"지휘통제(C2)",
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||||
"코딩형",
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||||
"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
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||||
],
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||||
"deliverables": [
|
||||
"tests/c204_stress_test.py (필수)",
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||||
"스트레스 테스트 분석 보고서 (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전자전 재밍 및 잡음 혼입 환경 모의 딥페이크 탐지 한계치 스트레스 테스트] 요구된 핵심 성능 기준(동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0% 기준을 충족하고 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성이 논리적으로 검증되었으며 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%</p></li><li><p>진행 기준: 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료</p></li><li><p>검증 방법: 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
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||||
"allow": [
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||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M8 코드를 실행해 SNR·재밍 단계별 정확도·재현율·오경보율 표를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 SNR·재밍 단계별 정확도·재현율·오경보율 표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 SNR·재밍 단계별 정확도·재현율·오경보율 표를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>판정 불가 구간: SNR 0dB 이하(정확도 66.7%, 48.3%) 트래픽 500% 증가 시 다운 0건·유실 0%, 처리 지연 시 146건 기능 축소, 병목은 피치 자기상관</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 SNR·재밍 단계별 정확도·재현율·오경보율 표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 SNR·재밍 단계별 정확도·재현율·오경보율 표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(판정 불가 구간: SNR 0dB 이하(정확도 66.7%, 48.3%) 트래픽 500% 증가 시 다운 0건·유실 0%, 처리 지연 시 146건 기능 축소, 병목은 피치 자기상관)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "정확도 80% 미만 구간을 판정 불가 구간으로 정한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정확도 80% 미만 구간을 판정 불가 구간으로 정한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정확도 80% 미만 구간을 판정 불가 구간으로 정한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>판정 불가 구간: SNR 0dB 이하(정확도 66.7%, 48.3%) 트래픽 500% 증가 시 다운 0건·유실 0%, 처리 지연 시 146건 기능 축소, 병목은 피치 자기상관</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정확도 80% 미만 구간을 판정 불가 구간으로 정한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정확도 80% 미만 구간을 판정 불가 구간으로 정한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(판정 불가 구간: SNR 0dB 이하(정확도 66.7%, 48.3%) 트래픽 500% 증가 시 다운 0건·유실 0%, 처리 지연 시 146건 기능 축소, 병목은 피치 자기상관)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "부하 시험 표(평시·5배·5배+처리지연)의 유실·다운·기능 축소 건수와 프로파일 병목을 기...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>부하 시험 표(평시·5배·5배+처리지연)의 유실·다운·기능 축소 건수와 프로파일 병목을 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>부하 시험 표(평시·5배·5배+처리지연)의 유실·다운·기능 축소 건수와 프로파일 병목을 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>판정 불가 구간: SNR 0dB 이하(정확도 66.7%, 48.3%) 트래픽 500% 증가 시 다운 0건·유실 0%, 처리 지연 시 146건 기능 축소, 병목은 피치 자기상관</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>부하 시험 표(평시·5배·5배+처리지연)의 유실·다운·기능 축소 건수와 프로파일 병목을 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>부하 시험 표(평시·5배·5배+처리지연)의 유실·다운·기능 축소 건수와 프로파일 병목을 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(판정 불가 구간: SNR 0dB 이하(정확도 66.7%, 48.3%) 트래픽 500% 증가 시 다운 0건·유실 0%, 처리 지연 시 146건 기능 축소, 병목은 피치 자기상관)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>backlog_lim을 50으로 줄여 기능 축소 전환 건수가 어떻게 달라지는지 확인하고, 기능 축소 결과를 어떻게 표시해야 하는지 토의한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "C204_M09",
|
||||
"sequence": 9,
|
||||
"title": "AAR 기반 무전 위조 오판정 음성 분석 및 음향 특징 추출 파라미터 재보정",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>1차 배치 Baseline의 모의 운용 기록에서 오판정 사례를 분석(AAR)하고, 특징 추출·판정 파라미터를 재보정한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>오판정을 미탐과 오경보로 나누어 채널 조건·위조 유형별로 집계하고 원인을 규명한다. 오판정 사례 가중 재학습, 채널 품질 특징 추가, 스펙트럼 차감 배수와 판정 임계값 재탐색으로 파라미터를 정하고 설정 파일로 정리한다. 학습에 쓰지 않은 새 운용 기록으로 회귀 시험을 해 정확도 향상, 오판정 재발, 새 오류 발생 여부를 확인한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 사후검토를 통해 위조 음성 오판정 사례를 분석하고 모델 파라미터를 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>1차 배치 Baseline의 모의 운용 기록에서 오판정 사례를 분석(AAR)하고, 특징 추출·판정 파라미터를 재보정한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>오판정을 미탐과 오경보로 나누어 채널 조건·위조 유형별로 집계하고 원인을 규명 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>docs/c204_aar_report.md 및 configs/c204_tuned_params.yaml</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/C204/c204_m09_dataset.json",
|
||||
"/uploads/C204/c204_m09_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m09_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"지휘통제(C2)",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"docs/c204_aar_report.md (필수)",
|
||||
"configs/c204_tuned_params.yaml (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 무전 위조 오판정 음성 분석 및 음향 특징 추출 파라미터 재보정] 요구된 핵심 성능 기준(AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건 기준을 충족하고 AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
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||||
"allow": [
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||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
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||||
"rules": [
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||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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||||
],
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||||
"forbid": [
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||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
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||||
]
|
||||
},
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||||
"guideSteps": [
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||||
{
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"step": 1,
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||||
"problem": "M9 코드를 실행해 운용 기록의 오판정을 유형·채널 조건별로 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 운용 기록의 오판정을 유형·채널 조건별로 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 운용 기록의 오판정을 유형·채널 조건별로 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>재보정 전 오판정 121건(미탐 replay 53건 최다) 새 기록 정확도 78.2% -> 96.8%(+18.5%p 달성), 재발 0건, 새 오류 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 운용 기록의 오판정을 유형·채널 조건별로 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 운용 기록의 오판정을 유형·채널 조건별로 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(재보정 전 오판정 121건(미탐 replay 53건 최다) 새 기록 정확도 78.2% -> 96.8%(+18.5%p 달성), 재발 0건, 새 오류 0건)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
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||||
},
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||||
{
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||||
"step": 2,
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||||
"problem": "원인 분석 3가지와 재보정 파라미터(yaml)를 연결해 AAR 보고서 표로 정리한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>원인 분석 3가지와 재보정 파라미터(yaml)를 연결해 AAR 보고서 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>원인 분석 3가지와 재보정 파라미터(yaml)를 연결해 AAR 보고서 표로 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>재보정 전 오판정 121건(미탐 replay 53건 최다) 새 기록 정확도 78.2% -> 96.8%(+18.5%p 달성), 재발 0건, 새 오류 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>원인 분석 3가지와 재보정 파라미터(yaml)를 연결해 AAR 보고서 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>원인 분석 3가지와 재보정 파라미터(yaml)를 연결해 AAR 보고서 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(재보정 전 오판정 121건(미탐 replay 53건 최다) 새 기록 정확도 78.2% -> 96.8%(+18.5%p 달성), 재발 0건, 새 오류 0건)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "새 운용 기록 회귀 시험의 정확도 향상, 재발, 새 오류 건수를 기록한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>새 운용 기록 회귀 시험의 정확도 향상, 재발, 새 오류 건수를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>새 운용 기록 회귀 시험의 정확도 향상, 재발, 새 오류 건수를 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>재보정 전 오판정 121건(미탐 replay 53건 최다) 새 기록 정확도 78.2% -> 96.8%(+18.5%p 달성), 재발 0건, 새 오류 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>새 운용 기록 회귀 시험의 정확도 향상, 재발, 새 오류 건수를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>새 운용 기록 회귀 시험의 정확도 향상, 재발, 새 오류 건수를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(재보정 전 오판정 121건(미탐 replay 53건 최다) 새 기록 정확도 78.2% -> 96.8%(+18.5%p 달성), 재발 0건, 새 오류 0건)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
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||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>aar_case_weight를 1(가중 없음)로 바꿔 재발 건수와 새 기록 정확도가 어떻게 달라지는지 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "C204_M10",
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||||
"sequence": 10,
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||||
"title": "무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 시스템 통합 및 C2 음성 보안 브리핑 패키지 완성",
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||||
"durationHours": 3.5,
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||||
"overview": "<p>검증부터 판별, 신뢰도 등급, 검증 대기열, 감사 로그까지 한 번에 실행되는 통합 패키지를 만들고 C2 음성 보안 브리핑을 완성한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>수신 기록을 검증해 손상·미등록 기록을 차단하고, 재보정 파라미터로 판별·등급을 산출해 위조 의심과 긴급 명령을 전량 검증 대기열에 올린다. 자체 점검 10항목과 함수 커버리지로 통합 상태를 확인한다. 처리 결과·성능·검증 대기·운용 원칙·한계와 인접 체계 연동 방향을 5줄 브리핑으로 정리한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 시스템 통합 패키지 및 C2 보안 브리핑 보고서를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>검증부터 판별, 신뢰도 등급, 검증 대기열, 감사 로그까지 한 번에 실행되는 통합 패키지를 만들고 C2 음성 보안 브리핑을 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>수신 기록을 검증해 손상·미등록 기록을 차단하고, 재보정 파라미터로 판별·등급을 산출해 위조 의심과 긴급 명령을 전량 검증 대기열에 올린다 과정을 진행하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/main_c204.py, README.md, docs/c204_final_report.pdf(md)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
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||||
"materials": [
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||||
"/uploads/C204/c204_m10_dataset.json",
|
||||
"/uploads/C204/c204_m10_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/C204/c204_m10_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
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||||
"지휘통제(C2)",
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"코딩형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
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||||
],
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||||
"deliverables": [
|
||||
"src/main_c204.py, README.md, docs/c204_final_report.pdf(md) (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 시스템 통합 및 C2 음성 보안 브리핑 패키지 완성] 요구된 핵심 성능 기준(End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 기준을 충족하고 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과이 논리적으로 검증되었으며 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
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||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
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||||
"REQUIRED"
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||||
],
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||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법: 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M10 코드를 실행해 자체 점검 10항목과 함수 커버리지를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10항목과 함수 커버리지를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10항목과 함수 커버리지를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10항목과 함수 커버리지를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10항목과 함수 커버리지를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"step": 2,
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||||
"problem": "차단된 기록 3건의 사유를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>차단된 기록 3건의 사유를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>차단된 기록 3건의 사유를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>차단된 기록 3건의 사유를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>차단된 기록 3건의 사유를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "브리핑 요약 5줄의 수치가 위 결과와 일치하는지 대조한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>브리핑 요약 5줄의 수치가 위 결과와 일치하는지 대조한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>브리핑 요약 5줄의 수치가 위 결과와 일치하는지 대조한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>브리핑 요약 5줄의 수치가 위 결과와 일치하는지 대조한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>브리핑 요약 5줄의 수치가 위 결과와 일치하는지 대조한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>CONFIG의 spoof_threshold를 0.5로 바꿔 실행하고 재현율·오경보율·검증 대기 건수의 변화를 브리핑에 반영한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
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}
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]
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}
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}
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